Offre aux étudiants la possibilité d'apprendre à utiliser des outils et des techniques de visualisation pour l'exploration des données, la découverte de connaissances, la narration de données et la prise de décision dans les domaines de l'ingénierie, des opérations de soins de santé, de la fabrication et des applications connexes. Couvre les bases de Python et R pour l'exploration et la visualisation des données. Initie les étudiants aux graphiques et techniques de visualisation statiques et interactifs qui révèlent des informations, des modèles, des interactions et des comparaisons en se concentrant sur des détails tels que l'encodage des couleurs, la sélection des formes, la disposition spatiale et l'annotation.
Dans ce module, nous allons nous plonger dans les aspects fondamentaux des données, en explorant leur définition, leur signification et le voyage transformateur de l'information brute à des perspectives exploitables. Grâce à une série de vidéos attrayantes, nous allons percer les mystères des données structurées et non structurées, en dévoilant leurs caractéristiques et applications uniques. Au fur et à mesure de notre progression, le module dévoile les étapes complexes du flux de données, nous guidant à travers les étapes cruciales du Cadre, de la préparation des données, de l'analyse, de l'interprétation et de la communication efficace des résultats. En outre, notre exploration s'étend au vaste paysage du Big data, démêlant ses complexités à travers l'objectif des cinq V : Volume, Vélocité, Variété, Véracité et Valeur. À la fin de ce module, nous aurons non seulement une compréhension globale des concepts fondamentaux des données, mais nous posséderons également les compétences essentielles pour naviguer dans les paysages axés sur les données de l'ère numérique d'aujourd'hui. Préparez-vous à libérer le pouvoir des données et à découvrir leur impact profond sur notre monde !
Inclus
2 vidéos11 lectures1 devoir
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2 vidéos•Total 6 minutes
Qu'est-ce qu'une donnée ?•3 minutes
Big Data•3 minutes
11 lectures•Total 311 minutes
Introduction au cours•2 minutes
Rencontrez vos créateurs de cours•10 minutes
Rencontrez vos professeurs•2 minutes
Syllabus - Calcul et visualisation pour l'analytique - Partie 1•20 minutes
Autres lectures facultatives•10 minutes
Intégrité académique•10 minutes
Ressources•5 minutes
Flux de données•10 minutes
Ressources complémentaires•90 minutes
Vidéos et podcast•25 minutes
Ressources complémentaires•127 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Module 1 Évaluer son apprentissage•10 minutes
Module 2 : Introduction - Données - Partie 2
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous allons plonger dans le monde de l'analytique des données. Nous apprendrons à trouver les bonnes données pour l'analyse des données, en tenant compte de facteurs tels que la pertinence et l'actualité. Ensuite, nous explorerons l'étape cruciale du prétraitement, où nous apprendrons à nettoyer et à organiser efficacement les données brutes. De la gestion des valeurs manquantes à la détection des valeurs aberrantes, nous acquerrons des compétences essentielles pour garantir la précision et la fiabilité de l'analyse. À la fin de ce module, nous serons prêts à sélectionner, traiter et analyser des données en toute confiance, comme des professionnels. C'est parti !
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir
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2 vidéos•Total 5 minutes
Recherche et Prétraitement des données•3 minutes
Prétraitement des données•2 minutes
3 lectures•Total 290 minutes
Ressources•5 minutes
Ressources complémentaires•96 minutes
Ressources complémentaires•189 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Module 2 Évaluer son apprentissage•10 minutes
Module 3 : Introduction - Visualisation
Module 3•5 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous explorerons comment la visualisation des données transforme des données complexes en histoires captivantes. En nous appuyant sur notre compréhension de l'importance des données, nous découvrirons comment la visualisation simplifie l'information et permet de toucher des publics variés. Nous nous pencherons sur la création de diverses visualisations, des diagrammes statistiques aux graphiques géographiques. En comprenant les différents graphiques statistiques et leurs applications, vous améliorerez vos compétences en matière de partage d'informations significatives. Préparez-vous à exploiter le potentiel de la visualisation et à améliorer votre capacité à raconter des histoires de données convaincantes. Plongeons dans ce voyage visuellement instructif !
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 2 minutes
Introduction à la visualisation•2 minutes
4 lectures•Total 260 minutes
Ressources•10 minutes
Ressources complémentaires•177 minutes
Types de graphiques utilisés pour les visualisations•10 minutes
Ressources complémentaires•63 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Module 3 Évaluer son apprentissage•10 minutes
Module 4 : Les bases de Python
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous allons nous plonger dans les principes fondamentaux du codage Python. Nous explorerons des concepts clés tels que les variables, les types de données et les structures - des éléments cruciaux pour créer un code robuste. Tout au long de votre apprentissage de Python, vous acquerrez les compétences nécessaires pour prendre des décisions à l'aide d'instructions if-else, naviguer dans les données à l'aide de boucles et améliorer votre code à l'aide de fonctions personnalisées. Que vous soyez novice en codage ou que vous ayez des connaissances préalables, ce cours vous garantit une expérience pratique. Explorons, apprenons et devenons des experts des principes clés de la programmation Python. Préparez-vous à donner vie à vos idées de codage !
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir
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2 vidéos•Total 7 minutes
Variables et types de données•4 minutes
Instructions conditionnelles et boucles, Définition des fonctions en Python•3 minutes
3 lectures•Total 125 minutes
Ressources•5 minutes
NumPy•60 minutes
Pandas•60 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
Module 4 Évaluer son apprentissage•20 minutes
Module 5 : Traitement des valeurs manquantes et intégration des données
Module 5•6 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous abordons deux compétences clés pour l'analyse des données : la gestion des données manquantes et la maîtrise des fonctions Pandas pour l'itération des données et la fusion des DataFrames. Les données propres sont rarement parfaites et nous apprendrons à les nettoyer en identifiant et en personnalisant les valeurs manquantes. Ensuite, nous explorerons les fonctions Pandas pratiques telles que items(), iterrows() et itertuples() pour une navigation efficace dans les données.
Nous nous pencherons ensuite sur les techniques avancées de fusion de DataFrame, notamment merge(), join(), append() et concat(). À la fin, vous aurez les compétences nécessaires pour nettoyer, itérer et fusionner des données de manière transparente en cours d'utilisation de Python et Pandas. Commençons ce voyage pratique !
Inclus
3 vidéos6 lectures1 devoir
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3 vidéos•Total 25 minutes
Traitement des données manquantes•8 minutes
Exploration des fonctions d'itération des données et de fusion des DataFrame•4 minutes
Démonstration des fonctions d'itération des données et de fusion des DataFrame•13 minutes
6 lectures•Total 310 minutes
Ressources vidéo•5 minutes
Ressource web•50 minutes
Ressources complémentaires•90 minutes
Ressource vidéo•5 minutes
Ressources web•100 minutes
Ressources complémentaires•60 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
Module 5 Évaluer son apprentissage•20 minutes
Module 6 : Visualisation des données avec Matplotlib - Partie 1
Module 6•6 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous explorerons la synergie dynamique entre Pandas et Matplotlib, vous permettant de transformer des données brutes en récits visuels percutants. Grâce à des exercices pratiques attrayants, vous vous plongerez dans une gamme variée de graphiques, des diagrammes à barres aux matrices de dispersion. En mettant l'accent sur Matplotlib, le moteur de visualisation de référence en Python, vous développerez un ensemble de compétences solides pour raconter des histoires captivantes à travers les données. Ce module promet un voyage passionnant au cœur du monde de la Visualisation des données, en vous dotant des outils et du savoir-faire nécessaires pour libérer votre potentiel créatif. Préparez-vous à une aventure d'apprentissage qui transforme la façon dont vous voyez et présentez les données !
Inclus
3 vidéos6 lectures1 devoir
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3 vidéos•Total 21 minutes
Visualisation avec Pandas•7 minutes
Introduction à Matplotlib•5 minutes
Matplotlib : Tracé orienté objet•9 minutes
6 lectures•Total 335 minutes
Ressources vidéo•5 minutes
Ressources web•45 minutes
Ressources complémentaires•60 minutes
Ressources vidéo•5 minutes
Ressources web•60 minutes
Ressources complémentaires•160 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
Module 6 Évaluer son apprentissage•20 minutes
Module 7 : Visualisation des données avec Matplotlib - Partie 2
Module 7•7 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous allons au-delà des bases de Matplotlib, en plongeant dans des techniques cool et avancées pour personnaliser les tracés afin de créer des visualisations significatives et impactantes. De la maîtrise des subtilités de la personnalisation des axes et des mises en page au réglage fin de la fréquence des ticks, des étiquettes et des étiquettes de date, vous obtiendrez des informations précieuses qui élèveront vos visualisations de données. Nous explorerons également l'art de tracer des lignes verticales pour mettre en évidence des segments de données critiques. Grâce à des démonstrations pratiques et des exemples du monde réel, nous plongerons dans les profondeurs des personnalisations avancées de la visualisation des données avec Matplotlib. Embarquons pour ce voyage qui vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour personnaliser vos visualisations et les transformer en outils de narration convaincants !
Inclus
3 vidéos10 lectures1 devoir
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3 vidéos•Total 19 minutes
Techniques de Visualisation des données avec Matplotlib - Personnaliser les axes, la mise en page•6 minutes
Techniques de Visualisation des données avec Matplotlib - Personnalisation de la fréquence des coches, des étiquettes et des étiquettes de date•8 minutes
Techniques de Visualisation des données avec Matplotlib - Tracer des lignes verticales•5 minutes
10 lectures•Total 375 minutes
Ressource vidéo•5 minutes
Ressources web•75 minutes
Ressources complémentaires•110 minutes
Ressource vidéo•5 minutes
Ressources web•75 minutes
Ressources complémentaires•50 minutes
Ressource vidéo•5 minutes
Ressources web•20 minutes
Ressources complémentaires•20 minutes
Félicitations !•10 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
Module 7 Évaluer son apprentissage•20 minutes
Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par Northeastern University . Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
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